ggplotly2-plotly

Introduccion

Este documento muestra conjunto de visualizaciones de datos elaborados con paquetes de lenguaje R como ggplot2, plotly y DT

Cargar paquetes

Código

library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(gapminder)
library(palmerpenguins)

Carga de datos

MPG

Código

mpg |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Diamonds

Código

diamonds |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Gapminder

Código

gapminder |>
  filter(year == 2007) |> 
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Datos Covid CR

Código

# Carga del archivo CSV de entrada en un dataframe con la función read_delim() de readr

covid_general <-
  read_delim(
    file = "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/ministerio-salud/covid/05_30_22_CSV_GENERAL.csv",
    col_select = c(
      "FECHA",
      "positivos",
      "activos",
      "RECUPERADOS",
      "fallecidos",
      "nue_posi",
      "nue_falleci",
      "salon",
      "UCI"
    )
  )

# Cambio de nombre de columnas
covid_general <-
  covid_general |>
  rename(
    fecha = FECHA,
    recuperados = RECUPERADOS,
    nuevos_positivos = nue_posi,
    nuevos_fallecidos = nue_falleci,
    uci = UCI
  )

# Cambio de tipo de datos de la columna fecha, de str a date

covid_general <-
  covid_general |>
  mutate(fecha = as.Date(fecha, format = "%d/%m/%Y"))

# Tabla de datos de COVID generales
covid_general |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Tabla de Delitos

Código

# Carga de datos
delitos_2022 <-
  read_delim(
    file = "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/oij/estadisticas-policiales/estadisticaspoliciales2022.csv"
  )

# Tabla de datos
delitos_2022 |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Opciones basicas de ggplot2

Gráfico de dispersión

Código

# Forma basica
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))

Código

# Forma con pipe
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point()

Variacion con color y Shape(formas)

Código

# con color
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point()

Código

# Gráfico en shape(formas)
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, shape = class)) +
  geom_point()

Grafico color segun la forma

Código

# Colores segun la forma (color mas shape)
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, shape = class, color = class)) +
  geom_point() +
  scale_shape_manual(values = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6)) +
  scale_color_manual(values = c("red", "blue", "green", "purple", "orange", "brown", "pink"))

Gráfico con puntos

Código

# Gráfico de dispersión de rendimiento en autopista vs rendimiento en ciudad con tamaño de puntos correspondiente a la cilindrada

mpg |>
  ggplot(aes(x = hwy, y = cty, size = displ)) +
  geom_point()

Opciones basics de ggplot2

De acuerdo con la gramatica de los graficos. todo grafico estadistico tiene tres componentes:

1. Datos (dataframe)
2. Mapeos de las columns del dataframe a las propiedades del grafico (x, y, color, tamaño, forma, etc.)
3. Una o varias capas con geometrias (geom_point, geom_bar, geom_box, etc.)

Código

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point()

Cargar el, paquede de datos penguin y genere un gráfico de dspersion que muuestre la relacion: peso vs longitud

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm)) +
  geom_point()

Código

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point()

Cargue el conjunto de datos de penguins y genere un grafico de dispersion que muestre la relacion peso vs longitud

# Sexo

#| leabel: grafico-básico-penguins_color
#| warning: false
#| massage: false
#| code-fold: true


penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, color = sex )) +
  geom_point()

Warning: Removed 2 rows containing missing values (`geom_point()`).

Capas adicionales

Código

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista
# coloreado por tipo de tracción

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Paneles(facets)

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista mas paneles por tipo de automóvil

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ class, nrow = 2)

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista mas paneles por tipo de automóvil y tipo de tracción
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  facet_grid(class ~ drv)

Paneles pinguinos

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, color = species)) +
  geom_point() +
  facet_grid(~ species)

Paneles gapminder

gapminder |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = continent)) +
  geom_point() +
  facet_grid(~ continent)

Título, etiquetas, estilos y colores

Títulos, subtítulos y etiquetas

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista coloreado por tipo de tracción con título, subtítulo y etiquetas

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista por tipo de tracción") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008", 
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción")

Estilos

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista coloreado por tipo de tracción con título, subtítulo, etiquetas y estilo

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008", 
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción") +
  theme_bw() # tema de ggplot2

Paquete de estilos ggthemes y hrbrthemes

Cargar paquetes

Código

# Carga de ggthemes
library(ggthemes)
# Carga de hbrthemes
library(hrbrthemes)

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista coloreado por tipo de tracción con título, subtítulo, etiquetas y estilo de ggthemes

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008", 
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción") +
  theme_economist() # estilo de ggthemes

hrbrthemes

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista coloreado por tipo de tracción con título, subtítulo, etiquetas y estilo de hbrthemes

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008", 
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción") +
  theme_ipsum() # tema de hrbrthemes

Colores

Código

# Gráfico de dispersión de peso vs precio de diamantes coloreado por claridad

diamonds |>
  ggplot(aes(x = carat, y = price, color = clarity)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Peso vs precio de diamantes") +
  xlab("Peso (quilates)") +
  ylab("Precio ($ EE.UU.)") +
  labs(color = "Claridad\n(I1=peor IF=mejor)") +
  scale_colour_brewer(palette = "Purples", direction = 1) +
  theme_ipsum() # estilo de hrbrthemes

Código

# Gráfico de dispersión de peso vs precio de diamantes coloreado por claridad

diamonds |>
  ggplot(aes(x = carat, y = price, color = clarity)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Peso vs precio de diamantes") +
  xlab("Peso (quilates)") +
  ylab("Precio ($ EE.UU.)") +
  labs(color = "Claridad\n(I1=peor IF=mejor)") +
  scale_color_viridis_d() +
  theme_ipsum() # estilo de hrbrthemes

Plotly

Código

# Gráfico ggplot2
grafico_ggplot2 <-
  mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point(aes(
    # datos que se muestran al colocar el ratón sobre un punto
    text = paste0(
      "Modelo: ", manufacturer, " ", model, " ", year, "\n",
      "Cilindrada: ", displ, " l", "\n",
      "Rendimiento en autopista: ", hwy, " mpg", "\n",
      "Tipo de tracción: ", drv
    )
  )) +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008",
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción") +
  theme_ipsum()

# Gráfico plotly
ggplotly(grafico_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es') # para mostrar los controles en español

Código

# Gráfico plotly
ggplotly(grafico_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es') # para mostrar los controles en español

Histogramas

El histograma representa la distribucion e una variable numerica en forma de barras

Código

# Histograma ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007
histograma_ggplot2 <- 
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      )
    ), 
    bins = 10
  ) + 
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Frecuencia") +
  labs(subtitle = "Datos de 14o países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Histograma con curva

Código

# Histograma ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007
histograma_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      ),
      y = after_stat(density) # argumento necesario para crear la curva KDE
    ),
    bins = 10
  ) +
  geom_density() +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_comma()) + # para formatear el eje y en notación decimal
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Densidad") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Histograma con color

Código

# Histograma ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007 por continente
histograma_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, fill = continent)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "Continente: ", after_stat(fill), "\n",
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      ),      
      y = after_stat(density)
    ),    
    bins = 10
  ) +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007 por continente") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Densidad") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países",
       caption = "Fuente: Gapminder.org",
       fill = "Continente") +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Histograma en paneles

Código

# Histogramas ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007 por continente
histograma_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      )
    ),
    bins = 10
  ) +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007 por continente") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Frecuencia") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países",
       caption = "Fuente: Gapminder.org",
       fill = "Continente") +
  facet_wrap(~ continent, nrow = 2) +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráfico de caja

Código

# Gráfico de caja ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007
grafico_caja_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(y = gdpPercap)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007") +
  ylab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de caja plotly
ggplotly(grafico_caja_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

Gráfico de caja con varias cajas

Código

# Gráfico de caja ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007 por continente
grafico_caja_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = continent, y = gdpPercap)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007 por continente") +
  ylab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de caja plotly
ggplotly(grafico_caja_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

gráficos de Barras

Con transformación estadística

Código

# Gráfico de barras con conteo de países por continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = continent)) +
  geom_bar(
    aes(
      text = paste0(
        "Cantidad de países: ", after_stat(count)
      )
    ),    
  ) +
  ggtitle("Cantidad de países por continente") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Cantidad de países") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Grafico de brras acomodado por continentes*

Para ordenar las barras de acuerdo con el conteo, puede utilizarse la función fct_infreq() del paquete forcats de Tidyerse.Si se prefiere el orden inverso, puede utilizarse la función fct_rev() (ej. fct_rev(fct_infreq(continent))).

Código

# Gráfico de barras con conteo de países por continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = fct_infreq(continent))) +
  geom_bar(
    aes(
      text = paste0(
        "Cantidad de países: ", after_stat(count)
      )
    )    
  ) +
  ggtitle("Cantidad de países por continente") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Cantidad de países") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Grafico damiantes acomodados

Código

# Gráfico de barras con conteo de diamantes por corte
grafico_barras_ggplot2 <-
diamonds |>
  ggplot(aes(x = fct_rev(cut))) +
  geom_bar(
    aes(
      text = paste0(
        "Cantidad de diamantes: ", after_stat(count)
      )
    )
  ) +
  ggtitle("Cantidad de diamantes por corte") +
  xlab("Corte") +
  ylab("Cantidad de diamantes") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Otras transformaciones

Las barras pueden mostrar otras transformaciones estadísticas a través del uso de los argumentos stat y fun.y de geom_bar(). Por ejemplo, stat = “summary” y fun.y = “mean”generan un gráfico que muestra el promedio de esperanza de vida (lifeExp) para cada continente para el año 2007.

Código

# Gráfico de barras con promedio de esperanza de vida para cada continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = fct_infreq(continent), y = lifeExp)) +
  geom_bar(
    stat = "summary", 
    fun.y = "mean",
    aes(
      text = paste0(
        "Promedio de esperanza de vida: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )
  ) +
  ggtitle("Promedio de esperanza de vida por continente en 2007") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Promedio de esperanza de vida") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Graficos de Barras

Un gráfico de barras se compone de barras rectangulares con longitud proporcional a estadísticas (ej. frecuencias, promedios, mínimos, máximos) asociadas a una variable categórica o discreta. Las barras pueden ser horizontales o verticales y se recomienda que estén ordenadas según su longitud, a menos que exista un orden inherente a la variable (ej. el orden de los días de la semana). Es uno de los tipos de gráficos estadísticos más antiguos y comunes y tiene la ventaja de ser muy fácil de comprender.

Calculo por promedio

Código

# Cálculo del promedio de esperanza de vida por continente
gapminder_mean_lifeExp_continent <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  group_by(continent) |>
  summarize(lifeExp_mean = mean(lifeExp))

# Despliegue por orden descendente del promedio de esperanza de vida
gapminder_mean_lifeExp_continent |>
  arrange(desc(lifeExp_mean))

# A tibble: 5 × 2
  continent lifeExp_mean
  <fct>            <dbl>
1 Oceania           80.7
2 Europe            77.6
3 Americas          73.6
4 Asia              70.7
5 Africa            54.8

Grafico de clculo por promedio

Código

# Gráfico de barras con promedio de esperanza de vida
# para cada continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
  gapminder_mean_lifeExp_continent |>
  ggplot(aes(x = reorder(continent,-lifeExp_mean), y = lifeExp_mean)) +
  geom_col(
    aes(
      text = paste0(
        "Promedio de esperanza de vida: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )    
  ) +
  ggtitle("Promedio de esperanza de vida por continente en 2007") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Promedio de esperanza de vida") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Barras sin transformaciones estadísticas

Código

# Gráfico de barras con población de países de América para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007 & continent == "Americas") |>
  ggplot(aes(x = reorder(country, pop), y = pop/1000000)) +
  geom_col(
    aes(
      text = paste0(
        "País: ", country, "\n",
        "Población (millones de habitantes): ", round(pop/1000000, 2)
      )
    )
  ) +
  coord_flip() + # para mostrar barras horizontales
  ggtitle("Población de países de América en 2007") +
  xlab("País") +
  ylab("Población (millones de habitantes)") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Barras apiladas

Código

# Gráfico de barras apiladas por tipo de corte y claridad 
grafico_barras_ggplot2 <-
diamonds |>
  ggplot(aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar() +
  ggtitle("Cantidad de diamantes por corte y claridad") +
  xlab("Corte") +
  ylab("Cantidad de diamantes") +
  labs(fill = "Claridad") +
  theme_minimal()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

El argumento position = “fill” de geom_bar() también genera barras apiladas, pero le asigna a todas las barras la misma longitud, facilitando así la comparación de proporciones.

Código

# Gráfico de barras apiladas por tipo de corte y claridad 
grafico_barras_ggplot2 <-
diamonds |>
  ggplot(aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  ggtitle("Proporción de tipos de claridad en cortes de diamantes") +
  xlab("Corte") +
  ylab("Proporción") +
  labs(fill = "Claridad") +
  theme_minimal()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

Barras Agrupadas

Código

# Gráfico de barras agrupadas por tipo de corte y claridad 

grafico_barras_ggplot2 <-
diamonds |>
  ggplot(aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  ggtitle("Cantidad de diamantes por corte y claridad") +
  xlab("Corte") +
  ylab("Cantidad de diamantes") +
  labs(fill = "Claridad") +
  theme_minimal()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es'
  )

Grafico de Dispercion

En ggplot2, los gráficos de dispersión se implementan con la función de geometría geom_point().

Código

# Gráfico de dispersión PIB per cápita vs esperanza de vida en 2007
# + línea de tendencia
grafico_dispersion_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(
    text = paste0(
      "País: ", country, "\n",
      "PIB per cápita: $", round(gdpPercap, 2), "\n",
      "Esperanza de vida: ", round(lifeExp, 2), " años"
    )
  )) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  ggtitle("PIB per cápita vs esperanza de vida en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Esperanza de vida (años)") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()  

# Gráfico de dispersión plotly
ggplotly(grafico_dispersion_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Grafico de dispercion con color

Código

# Gráfico de dispersión PIB per cápita vs esperanza de vida por continente en 2007
grafico_dispersion_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = continent)) +
  geom_point(aes(
    text = paste0(
      "País: ", country, "\n",
      "Continente: ", continent, "\n",
      "PIB per cápita: $", round(gdpPercap, 2), "\n",
      "Esperanza de vida: ", round(lifeExp, 2), " años"      
    )
  )) +
  ggtitle("PIB per cápita vs esperanza de vida por continente en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Esperanza de vida (años)") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org", color = "Continente") +
  theme_economist()  

# Gráfico de dispersión plotly
ggplotly(grafico_dispersion_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráfico de lineas

En ggplot2, los gráficos de líneas se implementan con la función de geometría geom_line().

Código

# Gráfico de líneas con la evolución de los casos de COVID
grafico_lineas_ggplot2 <-
  covid_general |>
  ggplot(aes(x = fecha, y = value, color = variable)) +
  geom_line(aes(y = positivos, color = "Positivos")) +
  geom_line(aes(y = recuperados, color = "Recuperados")) +
  geom_line(aes(y = activos, color = "Activos")) +
  geom_line(aes(y = fallecidos, color = "Fallecidos")) +
  scale_color_manual( # colores
    "",
    values = c(
      "Positivos" = "blue",
      "Recuperados" = "green",
      "Activos" = "red",
      "Fallecidos" = "black"
    )
  ) +
  ggtitle("Casos acumulados de COVID en Costa Rica al 2022-05-30") +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Casos") +
  theme_economist()  

# Gráfico de dispersión plotly
ggplotly(grafico_lineas_ggplot2) |>
  config(locale = 'es')

Grafico de Pastel

Representa porcentajes y porciones en secciones (slices) de un círculo. Son muy populares, pero también criticados debido a la dificultad del cerebro humano de comparar áreas de sectores circulares, por lo que algunos expertos recomiendan sustituirlos por otros tipos de gráficos como, por ejemplo, gráficos de barras.

En ggplot2, los gráficos de pastel se implementan con la función de geometría geom_bar(stat = “identity”, width = 1) y la función coord_polar(), la cual implementa un sistema de coordenadas polares.

Código

# Crear tabla de frecuencias
tabla_frecuencias_delitos_2022_provincias <- table(delitos_2022$Provincia)

# Convertir la tabla en un data frame
delitos_2022_provincias <- as.data.frame(tabla_frecuencias_delitos_2022_provincias)

# Cambiar nombres de columnas del data frame
delitos_2022_provincias <-
  delitos_2022_provincias |>
  rename(Provincia = Var1, Frecuencia = Freq)

# Calcular porcentajes por provincia
delitos_2022_provincias$Porcentaje <-
  100 * delitos_2022_provincias$Frecuencia / sum(delitos_2022_provincias$Frecuencia)

# Crear gráfico de pastel utilizando ggplot2
grafico_pastel_ggplot2 <-
  delitos_2022_provincias |>
  ggplot(aes(x = "", y = Porcentaje, fill = Provincia)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  theme_void() +
  labs(title = "Porcentaje de delitos cometidos en 2022 por provincia",
    subtitle = "Fuente: OIJ") +
  scale_fill_discrete(name = "Provincia") +
  geom_text(
    aes(label = paste0(round(Porcentaje, 1), "%")),
    position = position_stack(vjust = 0.5),
    color = "white",
    size = 4
  ) 

# Despliegue del gráfico
grafico_pastel_ggplot2